特邀講師：王文杰，新加坡國立大學(xué)研究員，主要研究方向為推薦系統(tǒng)、因果推理和多模態(tài)計算。2023年從新加坡國立大學(xué)獲得博士學(xué)位，師從Chua Tat-Seng教授。曾在SIGIR, KDD, WWW, WSDM, ACMMM和TOIS等高水平會議和期刊上發(fā)表多篇一作論文，擔(dān)任SIGIR、WWW、TPAMI、TOIS等會議和期刊的審稿人，已獲得國家發(fā)明專利4項，其工作曾獲得ACM MM 2019最佳論文候選。曾獲谷歌博士獎學(xué)金、NUS 院長獎學(xué)金、NUS科研成就獎等榮譽。

內(nèi)容預(yù)告

在當(dāng)今信息時代，推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為用戶獲取信息的關(guān)鍵性基礎(chǔ)設(shè)施，影響人們對于社會的了解和認(rèn)知。盡管近年來推薦系統(tǒng)取得了廣泛發(fā)展，但現(xiàn)有的推薦服務(wù)呈現(xiàn)出無序生長的態(tài)勢，產(chǎn)生了推薦偏差、信息繭房、泛化能力差等問題，影響著正常的信息傳播秩序。針對這些問題，我們從因果角度分析了背后的產(chǎn)生機(jī)制，并基于因果知識提出了因果推薦框架，利用因果推理賦能推薦系統(tǒng)。本報告聚焦近幾年我們在因果推薦領(lǐng)域的一系列工作，探討該領(lǐng)域未來的發(fā)展趨勢。

課程提綱：
1、推薦系統(tǒng)與因果推理背景概述
2、因果推薦框架
3、因果推薦系統(tǒng)的近期技術(shù)發(fā)展
4、因果推薦系統(tǒng)的未來研究方向

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